# 合成収量マップ ## 収量ギャップの評価：合成収量マッピングの重要性 GeoPardの合成収量マップモジュールは、農業における一般的な課題、すなわち多くの農家に詳しい過去の収量データが欠如している問題に対処します。農家はしばしば圃場ごとの平均値や総収量を把握していますが、過去数年分の詳細な収量マップは利用できないことが多いです。GeoPardのモジュールは、高精度（90％以上）で過去の収量マップを遡って作成できるソリューションを提供します。 この機能は、年ごとの圃場の収量パフォーマンスを理解・分析したい農家にとって特に価値があります。モジュールは利用可能な平均値や総収量データを用い、GeoPardの解析手法を適用して任意の過去年の詳細な収量マップを生成します。 これらの合成収量マップを作成することで、農家は圃場内の収量分布や変動性に関する洞察を得られます。この情報は作物管理、資源配分、将来の営農戦略の計画に関する意思決定に不可欠です。 要約すると、GeoPardの合成収量マップモジュールは、過去の詳細な記録が利用できない場合でも農家が歴史的な収量の洞察を引き出し、よりデータ駆動型の営農を実現するための実用的なツールを提供します。 収量の地理空間分布を理解することは、年ごとの農学的判断を微調整する上で極めて重要であり、収量マップ（または収量データセット）はこのプロセスで重要な役割を果たします。 しかし、必要な機器が収穫機に搭載されておらず収量マッピングデータが記録されないことがあり、特に旧型機ではその傾向が顕著です。その結果、収量マップは収量マッピング機能を持つ機械で収穫された圃場の一部のみを覆うことがよくあります。 これらの課題に対処するため、GeoPardは合成収量マップの最終リリースに向けて取り組んでおり、機器の制約に関係なく包括的な収量洞察を提供するソリューションを設計しています。 ## **技術的アプローチ** 合成収量マップは、収量データセット管理におけるGeoPardの豊富な経験を活用して生成されます。特に収量を制約する要因の特定、過去の評価、 [圃場ポテンシャル](https://geopard.tech/blog/field-potential-maps-yield-data/), および解析 [生育期の植生発達](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/monitaringu)に焦点を当てています。この手法により、収穫機からの直接的な収量データがなくても収量分布マップを生成できます。 リモートセンシングデータが地理空間分布の基礎を形成し、実際の収量値への較正は圃場の報告された平均値または総収量と整合させることで達成されます。このアプローチにより、圃場の各領域が正確に表現され、圃場全体の収量分布の完全で信頼性のある図が提供されます。 ## 実際の事例 {% hint style="info" %} 計算精度を高く保つために、追加ステップとしての収量較正が不可欠です。これは異常値を排除し、統計データ分布を正しく調整するのに役立ちます。について詳しくは、 [収量較正の重要性](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/jpn/nong-xue/notokurningu) およびGeoPardでの実施方法をご覧ください。 {% endhint %} ### スイートコーン飼料用（サイレージ）収量マップ：実測 vs 合成 合成収量マップの検証は、スイートコーン飼料用の元の収量マップを用いて行われました。このプロセスは、データの外れ値を排除し収量値を補正するための中間ステップとして収量較正の必要性を浮き彫りにしました。

収量マップ：生データ（原本） vs 較正済み

合成収量マップの地理空間パターンは、GeoPardの高度な [圃場変動性](https://geopard.tech/blog/use-of-heterogeneity-factor-in-precision-agriculture/) に関する理解 [および収量データセットの取り扱いとゾーニングの専門知識](https://geopard.tech/blog/7b27v4yf41-yield-data-and-analytics-in-geopard/)に由来します。その後、スイートコーン飼料の平均値を用いて較正され、地理空間パターンが実際の収量数値と密接に一致するようにしました。 収量（質量 t/ha）の統計的および地理空間データ分布は以下のスクリーンショットで確認できます。

収量マップ：較正済み vs 合成

### トウモロコシ：実測 vs 合成 較正済み収量と合成収量データセットのトウモロコシ収量（質量 t/ha）の統計的および地理空間データ分布は以下のスクリーンショットで確認できます。

収量マップ：較正済み vs 合成

### 大豆：実測 vs 合成 以下のスクリーンショットは、大豆収量の質量について較正済みと合成収量データセットの統計的および地理空間データ分布を示しています。元の収量データは mg/m2 で提供されていましたが、合成収量データは変換され t/ha で表示されている点にご注意ください。

収量マップ：較正済み vs 合成

### 小麦：収量マップの復元 多くの場合、部分的な収量マップしか利用できないことがあります。主な要因としては、旧型の機械が収穫データを記録するための必要な機器を備えていないこと（1）、人的要因（2）、収集されたデータが使用不能であること（3）などが挙げられます。GeoPardはこれらの課題に対処し、不完全な収量マップを復元します。このプロセスは、 [圃場ポテンシャル](https://geopard.tech/blog/field-potential-maps-yield-data/) と [生育期の植生傾向](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/jpn/tsu-webapuri/monitaringu)の包括的な評価を含み、GeoPardの精緻な収量データ解析手法を活用してマップの完全性を高めます。 収量データ分布の異常を排除するために、収量較正のステップは依然として必要です。

収量マップ：実測（原本） vs 較正済み

既知の部分の収量マップと復元された収量マップの比較は以下のスクリーンショットに示されています。

収量マップ：較正済み vs 合成

### エンドウ：収量マップのギャップ復元 多くのケースで、部分的な収量マップしか利用できません。最も一般的な理由は次のとおりです： 1. 収量記録機器を備えていない旧型の機械、 2. 収穫時の人的ミス、そして 3. 収集されたデータが使用不能であること、 GeoPardは高度な独自アルゴリズムを用いて不完全な収量マップを復元することでこれらの課題を解決します。

収量マップ：復元済み vs 原本